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Nous étudions des modèles vectoriels autorégressifs structurels qui comportent une volatilité stochastique. Nous cherchons à déterminer s’il est possible de repérer un choc structurel particulier à l’aide de l’hétéroscédasticité sans imposer des contraintes de signe et d’exclusion.

Nous proposons une approche novatrice pour estimer la demande des consommateurs pour des produits différenciés. Nous éliminons le besoin de variables instrumentales en supposant que les chocs de demande sont éparpillés. Nos applications empiriques montrent de façon convaincante qu’il y a un éparpillement des chocs dans des ensembles de données existants.

Nous analysons les réponses dynamiques et hétérogènes de la performance des prêts des petites entreprises à un choc de politique monétaire au moyen de données au niveau des prêts octroyés au Canada. Deux grands constats ressortent de notre analyse, soit que les effets de la politique monétaire se transmettent via les canaux des flux de trésorerie et de la demande globale, et que les sûretés incitent les emprunteurs à rembourser leurs prêts, quoique cet effet est limité.

La croissance moyenne des salaires est une mesure trompeuse de l’influence des coûts de la main-d’œuvre sur l’inflation, à cause de l’incidence des effets de composition. Nous proposons un nouvel indicateur qui corrige cette incidence au moyen de microdonnées de l’Enquête sur la population active. Notre indicateur comporte de nombreux avantages, dont une réduction de la volatilité et une meilleure association avec les facteurs fondamentaux du marché du travail.

Nous analysons les chocs attribuables à des catastrophes naturelles sur une période de 40 ans en utilisant un cadre de projection locale pour évaluer leurs répercussions sur les marchés du travail provinciaux au Canada. Nous constatons que les catastrophes ont pour effet de réduire le nombre d’heures travaillées dans la semaine qui les suit et de réduire la croissance des salaires à moyen terme. Notre étude indique que les catastrophes naturelles touchent les travailleurs vulnérables par l’entremise du canal du revenu.

Nous utilisons la synthèse bayésienne des prévisions et des décisions pour formaliser le processus de prise de décision sur la politique monétaire. Nous développons une étude de cas portant sur la prise des décisions de politique monétaire par une banque centrale qui cible l’inflation, et ce, en utilisant de multiples modèles de manière à prendre en compte les objectifs, les attentes et les résultats relatifs aux décisions.

Nous présentons un modèle en deux étapes qui rend compte de l’utilisation des téléphones mobiles et des paiements mobiles tout en contrôlant le biais de sélection. Il met en lumière des facteurs non observés qui défavorisent la téléphonie mobile tout en favorisant le paiement mobile. Ainsi, il se pourrait que les personnes qui n’ont pas de téléphone mobile (que ce soit par contrainte ou par choix) aient des besoins non satisfaits en matière de paiements.

Nous examinons les risques systémiques dans le secteur bancaire canadien en les décomposant selon trois canaux de contribution : la contagion, les expositions communes et les risques idiosyncrasiques. À l’aide d’un modèle structurel, nous analysons la façon dont les relations interbancaires et les conditions du marché contribuent au risque systémique, ce qui nous permet ainsi d’offrir de nouvelles perspectives sur la stabilité financière.

Cette étude s’intéresse aux combinaisons non paramétriques de prévisions par densité de probabilités. Nous présentons une méthode basée sur des arbres de régression qui permet de varier la pondération des combinaisons selon les caractéristiques des densités, les tendances temporelles ou les indicateurs économiques. Dans le cadre de deux exercices empiriques, nous montrons les avantages de cette méthode sur le plan de l’amélioration de l’exactitude et de l’interprétabilité des prévisions.

Au moyen de notre nouvel outil quantitatif, nous montrons comment les risques pesant sur les perspectives d’inflation et de croissance ont évolué au cours de 2023.